qq_41563738的博客

先来看看pytorch中对于类的定义：CLASS torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)解析一下每个参数的作用：num_features：BatchNorm是针对每一个通道做的，所以这里应该填写（N, C, H, W）中的C...

在代码里面输出一下子：import torchimport torch.nn as nnclass Net(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(3, 4) self.relu1 = nn.ReLU() se...

关于PyTorch模型保存与导入的一些注意点：1.没有使用并行计算：import torch.nn as nnclass Net(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(2, 2, 1) self.linear = nn...

num = 10def func(): x = num + 10 print(x)def func2(): # 报错，因为num作为左值被认为是局部变量了，不能在赋值之前使用 # num = num + 10 print(num)func()func2()# 报错，不存在x# print(x)print(num)# 以下是输出...